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做爬虫的同学肯定或多或少会为验证码苦恼过，在最初的时候，大部分验证码都是图形验证码。但是前几年「极验」验证码横空出世，行为验证码变得越来越流行，其中之一的形式便是滑块验证码。

滑块验证码是怎样的呢？如图所示，验证码是一张矩形图，图片左侧会出现一个滑块，右侧会出现一个缺口，下侧会出现一个滑轨。左侧的滑块会随着滑轨的拖动而移动，如果能将左侧滑块正好滑动到右侧缺口处，就算完成了验证。

由于这种验证码交互形式比较友好，且安全性、美观度上也会更高，像这种类似的验证码也变得越来越流行。另外不仅仅是「极验」，其他很多验证码服务商也推出了类似的验证码服务，如「网易易盾」等，上图所示的就是「网易易盾」的滑动验证码。

没错，确实这种滑动验证码的出现让很多网站变得更安全。但是做爬虫的可就苦恼了，如果采用自动化的方法来绕过这种滑动验证码，关键部分在于以下两点：

•找出目标缺口的位置。•  模拟人的滑动轨迹将滑块滑动到缺口处。

那么问题来了，第一步怎么做呢？

我们怎么识别目标缺口到底在图片的哪个地方？大家可能想到的答案有：

•直接手工一把梭。•  利用图像处理算法检测缺口处特征。•  对接打码平台，获取缺口位置。

另外对于极验来说，之前还有一种方法来识别缺口，那就是对比原图和缺口图的不同之处，通过遍历像素点来找出缺口的位置，但这种方法就比较投机了。如果换家验证码服务商，不给我们原图，我们就无从比较计算了。

总之，我们的目标就是输入一张图，输出缺口的的位置。

上面的方法呢，要么费时费钱、要么准确率不高。那还有没有其他的解决方案呢？

当然有。

现在深度学习这么火，基于深度学习的图像识别技术已经发展得比较成熟了。那么我们能不能利用它来识别缺口位置呢？

答案是，没问题，我们只需要将这个问题归结成一个深度学习的「目标检测」问题就好了。

听到这里，现在可能有的同学已经望而却步了，深度学习？我浅度学习还没学完咋整？

不用担心。

本节介绍的内容全程没有一行代码，不需要任何深度学习基础，我们只需要动动手点一点就能搭建一个识别验证码缺口的深度学习的模型。

这么神奇？是的，那么本节我就带大家来实现一下吧。

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